बहुत बढ़िया काम!

Python में डेटा प्राइवेसी और अज्ञातिकरण

Rebeca Gonzalez

Data engineer

आप ने कोर्स पूरा कर लिया है

रीकैप: आपने क्या सीखा

• संवेदनशील और असंवेदनशील व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (PII)
• क्वाज़ी-आइडेंटिफ़ायर्स
• लिंकिंग अटैक्स
• डेटा सुप्रेशन
• डेटा मास्किंग
• डेटा जनरलाइज़ेशन
• सिंथेटिक डेटा जनरेट करना
• अलग-अलग एट्रिब्यूट टाइप्स के लिए प्रायिकता डिस्ट्रीब्यूशंस से सैंपलिंग

प्राइवेसी मॉडल्स: k-anonymity

• K-anonymous डेटासेट्स
• डेटासेट में संभव कॉम्बिनेशंस की जाँच
• हायरार्कीज़ और रेंजेज़ से डेटा को जनरलाइज़ करना
• री-आइडेंटिफ़िकेशन अटैक्स से बचें
• बिना डेटा को गलत बनाए या रैंडमाइज़ किए!

प्राइवेसी मॉडल्स: डिफ़रेंशियल प्राइवेसी

• डिफ़रेंशियल प्राइवेसी सिस्टम्स डेटा रिलीज़ में प्राइवेसी को माप और मात्राबद्ध कर सकते हैं
• वर्तमान समय में प्राइवेसी की सबसे महत्वपूर्ण परिभाषाओं में से एक

डिफ़रेंशियली प्राइवेट मॉडल्स और ऑपरेशंस

• लोग तेजी से डिफ़रेंशियली प्राइवेट मशीन और डीप लर्निंग मॉडल्स पर काम कर रहे हैं
• डिफ़रेंशियली प्राइवेट मशीन लर्निंग के विभिन्न मॉडल्स को ट्रेन किया और चलाया!
• प्राइवेसी बजट और ट्रैकिंग जैसे एडवांस्ड कॉन्सेप्ट्स का अभ्यास किया

अन्य रोचक लाइब्रेरीज़

$$ $$

• Google's differential privacy
• TensorFlow Privacy
• ARX Data Anonymization Tool

बधाई हो!

Python में डेटा प्राइवेसी और अज्ञातिकरण